ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 1

PERTEMUAN KE-7

ANALISIS DATA ASOSIATIF

Ringkasan Materi :

Analisis data asosiatif merupakan alat statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis

asosiatif/hubungan, disebut juga dengan teknik korelasi. Teknik korelasi merupakan teknik

statistik yang digunakan untuk menguji ada/tidaknya hubungan dan arah dari dua variabel atau

lebih. Besar kecilnya hubungan antar variabel dinyatakan dalam bilangan yang disebut

koefisien korelasi (lambang: r, rxy atau ρ). Besarnya koefisien korelasi antara – 1 s/d +1.

Korelasi sempurna jika besarnya koefisien korelasi adalah -1 atau +1. Jika koefisien

korelasinya 0 atau mendekati 0, maka dianggap tidak ada hubungan antar variabel yang diuji.

1. Korelasi Sederhana Pearson

Digunakan apabila skala data variabel yang dihubungkan berbentuk data interval dan rasio,

berdistribusi normal serta mempunyai hubungan linear. Digunakan untuk dua variabel,

satu variabel bebas (X) dan satu variabel terikat (Y).

Contoh :

Penelitian dengan judul: “Hubungan Intensitas Belajar dengan Hasil Belajar

Mata Kuliah Statistik Inferensial”. Variabel X adalah Intensitas belajar

(diukur dari lamanya belajar dalam satu Minggu) dan variabel Y adalah hasil

belajar Statistik Inferensial (diukur dari nilai ujian semester). Diperoleh data

sebagai berikut:

Mahasiswa Intensitas Belajar Hasil Belajar

1 50 75

2 45 60

3 55 85

4 65 85

5 43 70

6 60 80

7 56 90

8 50 80

9 42 65

10 50 65

Langkah-langkah uji korelasi dengan SPSS sebagai berikut:

Input data di atas ke dalam SPSS

Pada kolom Name ketik X dan Y.

Pada kolom Decimals angka ganti menjadi 0 untuk seluruh variabel.

Pada kolom Label isikan Intensitas Belajar pada X dan Hasil Belajar pada Y.

Pada kolom Align isikan Center.

Pada kolom Measure isikan Scale pada X dan pada Y.

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 2

Untuk kolom-kolom lainnya biarkan saja (isian default).

Klik tab sheet [Variable View] pada SPSS data editor dan ketik/copy data sebagai

berikut:

Selanjutanya klik [Analyze] > [Descriptives Statistics] > [Explore].

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 3

Akan muncul kotak dialog Bivariate Correlations dan masukan semua variabel ke

dalam kotak di sebelah kanan.

Pastikan checlist pilihan Pearson pada Correlation Coefficients. Pilih Two-tailed

pada Test of Significance dan berikan checklist pada Flag signifcant Corrections.

Klik [OK]. Hasilnya sebagai berikut:

Correlations

Intensitas

Belajar

Hasil Belajar

Intensitas Belajar

Pearson Correlation 1 ,770**

Sig. (2-tailed) ,009

N 10 10

Hasil Belajar

Pearson Correlation ,770** 1

Sig. (2-tailed) ,009

N 10 10

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Untuk pengambilan keputusan secara statistik, dapat menggunakan dua cara sebagai

berikut:

Membandingkan koefisien korelasi pada output SPSS dengan nilai r pada tabel

Produck-Momment, dengan ketentuan:

1. Jika rhitung > ttabel terdapat hubungan

2. Jika rhitung < ttabel tidak terdapat hubungan

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 4

Membandingkan nilai Sig pada output SPSS dengan nilai α (0,05) dengan kriteria

keputusan:

1. Jika Sig > 0,05 maka tidak terdapat hubungan

2. Jika Sig < 0,05 maka terdapat hubungan

2. Korelasi Parsial dan Korelasi Ganda

Korelasi parsial adalah korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih

variabel bebas dengan satu variabel terikat, dan salah satu variabelnya dibuat tetap/konstan

(dikendalikan). Tujuan dari korelasi parsial adalah supaya hubungan antara kedua variabel

tidak dipengaruhi faktor lain. Data yang digunakan adalah data interval atau rasio.

Korelasi ganda termasuk dalam analisis multiple corelations digunakan untuk mencari

derajat keeratan dan arah hubungan antara dua atau lebih variabel bebas (X1, X2,....Xn)

terhadap variabel terikat (Y) secara bersamaan.

Contoh: Penelitian dengan judul: “Pengaruh Minat dan Intensitas Belajar dengan Hasil

Belajar Mata Kuliah Statistik Inferensial”. Variabel X1 adalah minat (diukur

menggunakan angket dengan skala Likert), variabel X2 adalah Intensitas belajar

(diukur dari lamanya belajar dalam satu Minggu) dan variabel Y adalah hasil

belajar Statistik Inferensial (diukur dari nilai ujian semester). Diperoleh data

sebagai berikut:

Mahasiswa Minat Intensitas Belajar Hasil Belajar

1 45 50 75

2 30 45 60

3 40 55 85

4 35 65 85

5 32 43 70

6 43 60 80

7 34 56 90

8 42 50 80

9 40 42 65

10 50 50 65

Langkah-langkah uji korelasi parsial dengan SPSS sebagai berikut:

Input data di atas ke dalam SPSS

Pada kolom Name ketik X1, X2 dan Y.

Pada kolom Decimals angka ganti menjadi 0 untuk seluruh variabel.

Pada kolom Label isikan Minat pada X1, Intensitas Belajar pada X2 dan Hasil Belajar

pada Y.

Pada kolom Align isikan Center.

Pada kolom Measure isikan Ordinal pada X1, Scale pada X2 dan pada Y.

Untuk kolom-kolom lainnya biarkan saja (isian default).

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 5

Klik tab sheet [Variable View] pada SPSS data editor dan ketik/copy data sebagai

berikut:

Selanjutanya klik [Analyze] > [Correlate] > [Partial].

Akan terbuka kotak dialog Partial Correlations. Masukan variabel Hasil Belajar dan

Intensitas Belajar pada kotak Variables dan Minat ke dalam Controlling for (variabel

minat yang dikendalikan/ dibuat konstan).

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 6

Klik tombol Options, kemudian pilih Zero-order Corrections (hal ini untuk

mengetahui korelasi sebelum ada variabel yang dikendalikan).

Klik Continue, maka akan kembali pada kotak dialog sebelumnya.

Klik [OK], maka outputnya sebagai berikut:

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 7

Dari output di atas diperoleh koefisien korelasi Zero-order (tanpa variabel kontrol)

sebesar 0,770, sedangkan setelah variabel Minat dikendalikan, nilai koefisien korelasi

menjadi sebesar 0,777. Jadi, terjadi peningkatan korelasi setelah adanya variabel

Minat yang dikendalikan atau dibuat tetap. Jadi kesimpulannya, jika Minat belajar

adalah sama, maka hubungan positif antara Intensitas Belajar dan Hasil Belajar akan

meningkat.

Untuk menentukan signifikansi dapat dilihat dari output, dapat diketahui koefisien

korleasinya adalah 0,777 dengan Sig adalah 0,014. Ternyata Sig < 0,05 maka dapat

disimpulkan hubungan yang terjadi antara intensitas belajar dan hasil belajar adalah

signifikan.

Langkah-langkah uji korelasi parsial dengan SPSS sebagai berikut:

Lakukan langkah-langkah seperti di atas (input data).

Selanjutanya klik [Analyze] > [Regression] > [Linear].

ANALISIS DATA ASOSIATIF 11/09/2013

APLIKASI KOMPUTER (SPSS)_M. Jainuri, S.Pd 8

Akan terbuka kotak dialog Linear Regression, masukan variabel Hasil Belajar ke

dalam kotak Dependent dan variabel yang lainnya ke dalam kotak Independent.

Klik [OK], hasilnya sebagai berikut:

Model Summary

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,777a ,604 ,491 7,220

a. Predictors: (Constant), Intensitas Belajar, Minat

Koefisien korelasi ganda (R) dapat dilihat pada output, bandingkan dengan nilai pada

tabel r kemudian tarik kesimpulan. Sedangkan untuk koefisien penentu/ determinasi

(KP) adalah pada kolom R Square = 0,604 [KP = R2 = (0,777)2.]